针对空间分布的全局外观潜在变化的行人再识别问题,提出一种基于空间约束和二次相似度学习算法.通过二次相似度函数(QSF)估计每个子区域的相似度,从而形成多项式特征图,并将所有特征图融合到统一的框架中.该框架利用局部相似度和全局相似度的互补优势,结合多个视觉线索进一步提高算法的鲁棒性.实验对比3个公共数据集,结果表明:基于空间约束和二次相似度学习算法具有显著的识别性能.
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